group_norm¶
- paddle.nn.functional. group_norm ( x, num_groups, epsilon=1e-05, weight=None, bias=None, data_format='NCHW', name=None ) ¶
对输入 x
进行组归一化, 计算公式如下:
\[y = \frac{x - E(x)}{\sqrt(Var(x)+ epsilon )} \ast weight + bias\]
\(x\): 形状为 [批大小,通道数,*] 或 [批大小,*,通道数],其中通道数必须是
num_groups
的整数倍\(E(x)\), \(Var(x)\): 每一组中
x
的均值和方差
更多详情请参考:Group Normalization 。
参数¶
x (Tensor) - 输入 Tensor,形状为 [批大小,通道数,*]。
num_groups (int) - 从通道中分离出来的
group
的数目。epsilon (float,可选) - 为防止方差除零,增加一个很小的值。默认值:1e-05。
weight (Tensor,可选) - 权重的 Tensor,形状为 [通道数],默认为 None。
bias (Tensor,可选) - 偏置的 Tensor,形状为 [通道数],默认为 None。
data_format (string,可选) - 支持 “NCL”,“NCHW”,“NCDHW”,“NLC”,“NHWC”,“NDHWC” 格式。默认值:“NCHW”。
name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
返回¶
Tensor
,输出形状与x
一致。
代码示例¶
COPY-FROM: paddle.nn.functional.group_norm